CN113890075B - 一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法,包括:获取电网每个时段所需的向下、向上的灵活爬坡容量;获取电动汽车聚合商的基本数据:包括愿意提供灵活爬坡资源的电动汽车能够作为灵活爬坡资源的时间、能够提供灵活爬坡的总容量和作为灵活爬坡资源的时间结束后需要获取的电量;根据电网和电动汽车聚合商提供的数据,建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型;求解所述充放电优化模型,并按照优化结果分配电动汽车可用容量作为灵活爬坡资源。本发明提出了大规模电动汽车在聚合商的管理下,作为灵活爬坡资源得到应用的方式;给出在满足个体电动汽车充电需求的前提下,发挥了大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的作用的方法。

Description

一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法
技术领域
本发明涉及电动汽车供电领域,尤其是一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法。
背景技术
在能源危机和环境污染等问题日益凸显的大环境下,加快可再生能源发展,形成以高比例可再生能源为主的能源供应体系已成为国际社会的共识。与此同时,可再生能源出力的随机性、间歇性和波动性对电力系统的灵活调节能力提出了更高的要求。为了适应能源转型的需求,需要加快建设灵活性资源,实现与可再生能源的互补运行。目前,我国电力系统灵活调节主要依靠传统发电资源,但其能够提供的灵活性有限,且调节成本较高,必要寻找新的灵活调节资源,探寻其应用方式与实施路径,以进一步促进可再生能源的消纳。
随着环境问题的恶化和相关技术的发展,电动汽车的大规模普及已成必然趋势。电动汽车作为负荷具有其特殊性:充放电时间、地点及电量均在一定程度上可控。因此,通过聚合商统一调配、需求响应等方式合理利用,可以起到提高电力系统灵活性和可靠性的作用,是一种具有广泛前景的灵活爬坡资源。然而,对于聚合性电动汽车如何作为灵活爬坡资源的问题尚未得到明确解答。
发明内容
本发明的目的在于提供一种使大规模电动汽车成为电力系统灵活调度中的一个灵活爬坡资源,并提高其作为灵活爬坡资源所需灵活爬坡备用的可靠性的大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法。
为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法,该方法包括下列顺序的步骤:
(1)获取电网每个时段所需的向下、向上的灵活爬坡容量;
(2)获取电动汽车聚合商的基本数据:包括愿意提供灵活爬坡资源的电动汽车能够作为灵活爬坡资源的时间、能够提供灵活爬坡的总容量和作为灵活爬坡资源的时间结束后需要获取的电量;
(3)根据电网和电动汽车聚合商提供的数据,建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型;
(4)求解所述充放电优化模型,并按照优化结果分配电动汽车可用容量作为灵活爬坡资源。
在步骤(3)中,所述建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型具体包括:
大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型的约束条件表达如下:
(3a)电动汽车功率约束:
其中:Ei,t为电动汽车集群i在时段t内的充电量,若电动汽车集群i在时段t内对电网放电,则Ei,t为负值;为电动汽车集群i在每个时段内充放电量的最大限制;αi,t是判断电动汽车集群i在时段t是否能够进行充放电的变量,αi,t的取值为0或1,在电动汽车集群i可充放电的时段,当αi,t为0时,代表这个时候这辆电动汽车不可充电,电量被限制在0;当αi,t为1的时候,可充放电,充放电范围限制在/>到/>之间;
Ei,t表示为相邻两时段内电量的变化:
Ei,t=Pi,t+1-Pi,t
其中,Pi,t为电动汽车集群i在时段t内的电量;
在整个充电过程中,Pi,t的限制如下:
0≤Pi,t≤Pi max
其中,Pi max为电动汽车的电池最大容量,电动汽车的电量小于等于其电池最大容量;
(3b)起始/结束电量满足约束:
在可用充电时间开始时,电动汽车电量为预先设定值:
其中,Pi start为电动汽车集群i预先设定的开始充电时的电量;T1为充电时间开始的时段;为电动汽车电池在充电开始的时段的电量;
在可用充电时间结束时,电动汽车需要达到预先设定的电量:
其中:Pi end为预先设定的电动汽车集群i所需达到的总电量;T2为充电时间结束的时段;为电动汽车电池在充电结束的时段的电量,它等于车主预先设定的所需电量;
(3c)灵活备用出力约束:
每时段电动汽车的现有电量需要能够应对系统不确定性,提供下一时段的向上、向下灵活爬坡备用:
其中,分别为电动汽车集群i在时段t应对系统不确定性提供的向下、向上灵活性备用,均为正值;/>为电动汽车每个时段最大的充电电量;
其中,Pi min为电动汽车的电池最小电量;
小于等于最大充放电功率:
通过下式完成电动汽车充放电功率在电动汽车集群内的分配:
式中,分别为系统向下、向上灵活爬坡备用需求;I为电动汽车集群i数量,T为计算时段的数量。
在所述步骤(4)中,对大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型,用商用求解器求解,优化结果直接体现如何分配。
由上述技术方案可知,本发明的有益效果为:第一,本发明提出了大规模电动汽车在聚合商的管理下,作为灵活爬坡资源得到应用的方式;第二,本发明给出在满足个体电动汽车充电需求的前提下,发挥了大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的作用的方法;第三,本发明给出具有通用性的计算策略,使该方法可以得到不受限的广泛应用。
附图说明
图1为本发明的方法流程图;
图2为实施例一中电动汽车集群充电分配图;
图3为实施例一中电动汽车集群电量变化图;
图4为实施例一中系统所需爬坡备用与聚合性电动汽车提供爬坡备用对比图。
具体实施方式
如图1所示,一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法,该方法包括下列顺序的步骤:
(1)获取电网每个时段所需的向下、向上的灵活爬坡容量;
(2)获取电动汽车聚合商的基本数据:包括愿意提供灵活爬坡资源的电动汽车能够作为灵活爬坡资源的时间、能够提供灵活爬坡的总容量和作为灵活爬坡资源的时间结束后需要获取的电量;
(3)根据电网和电动汽车聚合商提供的数据,考虑用户的充电需求,建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型;
(4)求解所述充放电优化模型,并按照优化结果分配电动汽车可用容量作为灵活爬坡资源。
在步骤(3)中,所述建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型具体包括:
大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型的约束条件表达如下:
(3a)电动汽车功率约束:
其中:Ei,t为电动汽车集群i在时段t内的充电量,若电动汽车集群i在时段t内对电网放电,则Ei,t为负值;为电动汽车集群i在每个时段内充放电量的最大限制;αi,t是判断电动汽车集群i在时段t是否能够进行充放电的变量,αi,t的取值为0或1,在电动汽车集群i可充放电的时段,当αi,t为0时,代表这个时候这辆电动汽车不可充电,电量被限制在0;当αi,t为1的时候,可充放电,充放电范围限制在/>到/>之间;比如用户提交的可以充电时间为晚上10点到早上6点,其他时间车主需要用车,那么晚10点至早上6点就是聚合商可以对用户的车安排充放电的时段。
Ei,t表示为相邻两时段内电量的变化:
Ei,t=Pi,t+1-Pi,t
其中,Pi,t为电动汽车集群i在时段t内的电量;
在整个充电过程中,Pi,t的限制如下:
0≤Pi,t≤Pi max
其中,Pi max为电动汽车的电池最大容量,电动汽车的电量小于等于其电池最大容量;
(3b)起始/结束电量满足约束:
在可用充电时间开始时,电动汽车电量为预先设定值:
其中,Pi start为电动汽车集群i预先设定的开始充电时的电量;T1为充电时间开始的时段;为电动汽车电池在充电开始的时段的电量,比如,/>为电动汽车电池在充电开始的时段(如晚10点)的电量,它在程序中应该提前设定好。聚合商会提前统计每辆车开始充电时的电量。
在可用充电时间结束时,电动汽车需要达到预先设定的电量:
其中:Pi end为预先设定的电动汽车集群i所需达到的总电量;T2为充电时间结束的时段;为电动汽车电池在充电结束的时段的电量,它等于车主预先设定的所需电量;为电动汽车电池在充电结束的时段(如早6点)的电量,它应该等于车主预先设定的所需电量,比如车主设定在出门前车主的电动汽车电量应该大于90%。
(3c)灵活备用出力约束:
每时段电动汽车的现有电量需要能够应对系统不确定性,提供下一时段的向上、向下灵活爬坡备用:
其中,分别为电动汽车集群i在时段t应对系统不确定性提供的向下、向上灵活性备用,均为正值;/>为电动汽车每个时段最大的充电电量,跟充电桩、电池有关。
其中,Pi min为电动汽车的电池最小电量;
小于等于最大充放电功率:
通过下式完成电动汽车充放电功率在电动汽车集群内的分配:
上式目标函数和约束条件构成整个模型,这些就是模型中的公式;
式中,分别为系统向下、向上灵活爬坡备用需求;I为电动汽车集群i数量,T为计算时段的数量。
在所述步骤(4)中,对大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型,用商用求解器求解,优化结果直接体现如何分配。
实施例一
本实施例中考虑5个电动汽车集群,其开始充电时的剩余总电量、结束充电时所需的总电量、最大可充放电功率及可用充电时段如表1所示。计算周期为1天,即24h。系统每时段所需向上、向下灵活爬坡备用数据如表2所示。
表1电动汽车集群数据
表2系统灵活爬坡备用需求数据
采用本实施例得到的五类电动汽车集群充电分配安排图2,其电量变化如图3,可见在充电时间结束时都达到了电量需求。
在本实施例中,每时段电动汽车集群保有的总向上、向下爬坡容量和系统所需的向上、向下爬坡容量对比见图4。除最后一时段,为了保证电动汽车自身充电需求而未提供向上爬坡备用外,可以看出,本发明最大限度地实现了灵活性备用分配。如果计算时间更长、可用充电时间覆盖更多,则可以涵盖所有备用需求。
综上所述,本发明提出了大规模电动汽车在聚合商的管理下,作为灵活爬坡资源得到应用的方式;本发明给出在满足个体电动汽车充电需求的前提下,发挥了大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的作用的方法;本发明给出具有通用性的计算策略,使该方法可以得到不受限的广泛应用。

Claims (2)

1.一种大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法,其特征在于:该方法包括下列顺序的步骤:
(1)获取电网每个时段所需的向下、向上的灵活爬坡容量;
(2)获取电动汽车聚合商的基本数据:包括愿意提供灵活爬坡资源的电动汽车能够作为灵活爬坡资源的时间、能够提供灵活爬坡的总容量和作为灵活爬坡资源的时间结束后需要获取的电量;
(3)根据电网和电动汽车聚合商提供的数据,建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型;
(4)求解所述充放电优化模型,并按照优化结果分配电动汽车可用容量作为灵活爬坡资源;
在步骤(3)中,所述建立大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型具体包括:
大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型的约束条件表达如下:
(3a)电动汽车功率约束:
其中:Ei,t为电动汽车集群i在时段t内的充电量,若电动汽车集群i在时段t内对电网放电,则Ei,t为负值;为电动汽车集群i在每个时段内充放电量的最大限制;αi,t是判断电动汽车集群i在时段t是否能够进行充放电的变量,αi,t的取值为0或1,当αi,t为0时,代表这个时候这辆电动汽车不可充电,电量被限制在0;当αi,t为1的时候,可充放电,充放电范围限制在-/>到/>之间;
Ei,t表示为相邻两时段内电量的变化:
Ei,t=Pi,t+1-Pi,t
其中,Pi,t为电动汽车集群i在时段t内的电量;
在整个充电过程中,Pi,t的限制如下:
0≤Pi,t≤Pi max
其中,Pi max为电动汽车的电池最大容量,电动汽车的电量小于等于其电池最大容量;
(3b)起始/结束电量满足约束:
在可用充电时间开始时,电动汽车电量为预先设定值:
Pi,T1=Pi start
其中,Pi start为电动汽车集群i预先设定的开始充电时的电量;T1为充电时间开始的时段;为电动汽车电池在充电开始的时段的电量;
在可用充电时间结束时,电动汽车需要达到预先设定的电量:
其中:Pi end为预先设定的电动汽车集群i所需达到的总电量;T2为充电时间结束的时段;为电动汽车电池在充电结束的时段的电量,它等于车主预先设定的所需电量;
(3c)灵活备用出力约束:
每时段电动汽车的现有电量需要能够应对系统不确定性,提供下一时段的向上、向下灵活爬坡备用:
其中,分别为电动汽车集群i在时段t应对系统不确定性提供的向下、向上灵活性备用,均为正值;/>为电动汽车每个时段最大的充电电量;
其中,Pi min为电动汽车的电池最小电量;
小于等于最大充放电功率:
通过下式完成电动汽车充放电功率在电动汽车集群内的分配:
式中,分别为系统向下、向上灵活爬坡备用需求;I为电动汽车集群i数量,T为计算时段的数量。
2.根据权利要求1所述的大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的方法,其特征在于:在所述步骤(4)中,对大规模电动汽车作为灵活爬坡资源的充放电优化模型,用商用求解器求解,优化结果直接体现如何分配。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201810314D0 (en) * 2018-06-22 2018-08-08 Moixa Energy Holdings Ltd Systems for machine learning, optimising and managing local multi-asset flexibility of distributed energy storage resources
CN110212584A (zh) * 2019-06-27 2019-09-06 上海电力学院 一种风电与大规模电动汽车协调优化的调度方法
CN111762051A (zh) * 2020-06-03 2020-10-13 国网上海市电力公司 基于聚合商的电动汽车参与受端电网低谷调峰需求响应调控方法
CN111987717A (zh) * 2020-08-18 2020-11-24 湖南大学 车联网充放电管理方法及系统、电力系统及存储介质
WO2021098352A1 (zh) * 2019-11-22 2021-05-27 国网福建省电力有限公司 一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法
CN112952880A (zh) * 2021-03-19 2021-06-11 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种提升新能源消纳的电动汽车并网点导航与充放电控制方法
WO2021143075A1 (zh) * 2020-01-17 2021-07-22 南京东博智慧能源研究院有限公司 一种考虑电动汽车充电负荷时空分布的需求响应方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB201810314D0 (en) * 2018-06-22 2018-08-08 Moixa Energy Holdings Ltd Systems for machine learning, optimising and managing local multi-asset flexibility of distributed energy storage resources
CN110212584A (zh) * 2019-06-27 2019-09-06 上海电力学院 一种风电与大规模电动汽车协调优化的调度方法
WO2021098352A1 (zh) * 2019-11-22 2021-05-27 国网福建省电力有限公司 一种考虑电动汽车充电站选址定容的主动配电网规划模型的建立方法
WO2021143075A1 (zh) * 2020-01-17 2021-07-22 南京东博智慧能源研究院有限公司 一种考虑电动汽车充电负荷时空分布的需求响应方法
CN111762051A (zh) * 2020-06-03 2020-10-13 国网上海市电力公司 基于聚合商的电动汽车参与受端电网低谷调峰需求响应调控方法
CN111987717A (zh) * 2020-08-18 2020-11-24 湖南大学 车联网充放电管理方法及系统、电力系统及存储介质
CN112952880A (zh) * 2021-03-19 2021-06-11 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种提升新能源消纳的电动汽车并网点导航与充放电控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
马洪艳;贠靖洋;严正.基于分布鲁棒优化的灵活爬坡备用调度方法.中国电机工程学报.2017,(第19期),全文. *

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